한낱 벽에 붙은 메모에서 시작된 ‘스코어 부스트(Score Boost)’라는 두 단어가 125년 역사의 거대 신용정보회사 익스피리언(Experian)의 근본적 변신을 이끌고 있다. 2018년 소비자 사업 부서 브레인스토밍에서 나온 이 아이디어는, 당시 경쟁사 크레딧카르마(Credit Karma) 등의 공세에 수익성이 흔들리던 익스피리언의 20억 달러 규모 소비자 사업을 구해낸 핵심 전략이었다.

2019년 출시된 ‘익스피리언 부스트’는 모바일 앱 사용자들이 통신비나 공과금 등 기존 신용 기록에 포함되지 않던 항목을 스스로 신용 기록에 추가할 수 있게 해준다. 이를 통해 평균 13포인트 신용 점수 향상을 기대할 수 있으며, 현재 1,700만 명 이상의 사용자를 확보했다.

한때 수익성 악화로 흔들리던 익스피리언 소비자 사업은 이제 회사 전체 전환의 중심축이 됐다. 익스피리언은 더 이상 단순한 신용평가 회사가 아니라, 클라우드와 인공지능을 복합적으로 활용하는 분석 및 소프트웨어 플랫폼 기업으로 탈바꿈하고 있다. 현재 전체 매출의 35%를 소프트웨어 및 플랫폼에서 창출하며, AWS(아마존웹서비스) 클라우드로의 대규모 마이그레이션과 AI 기반 전략이 이 같은 변화를 뒷받침하고 있다.

알렉스 린트너(Alex Lintner) 익스피리언 테크놀로지·소프트웨어 솔루션·혁신 부문 CEO는 “우리는 더 이상 단순한 점수 관리자(scorekeeper)가 아니라, 금융 결정에 있어 더 스마트한 인프라를 제공하는 역할로 진화하고 있다”고 설명했다.

AWS와의 10년 계약은 익스피리언이 데이터 정확도 향상, 확장성과 보안성 강화, 운영비 절감 등에서 혜택을 누릴 수 있는 계기가 됐다. 특히 자체 개발 도구를 활용해 데이터 레이크를 최대 100페타바이트 규모로 확장 중이며, S3 버킷에 실시간으로 데이터를 적재하고 갱신할 수 있는 역량을 구축한 점은 경쟁사와의 차별점으로 작용하고 있다.

익스피리언의 AI 전략 중심에는 ‘애센드(Ascend)’가 있다. 본래 데이터 과학자들을 위한 시각화 및 모델 테스트용 샌드박스로 출발했으나, 현재는 애센드옵스(AscendOps)를 통해 모델링과 IT부서 간 인수도를 자동화하고, Python이나 R로 작성된 코드를 금융기관이 활용할 수 있는 생산용 코드로 빠르게 변환해주는 플랫폼으로 발전했다. 과거 3주 걸리던 작업이 이젠 2~3일이면 끝난다.

AI는 사기 탐지에서도 기존 규칙 기반 시스템을 뛰어넘고 있다. AI 기반 탐지 모델은 대출 분야에서 37%, 신용카드 신청 부문에서는 45% 더 높은 식별률을 나타냈다. 이는 수천 건의 사기 시도를 조기에 차단하는 데 성공한 사례들로도 입증됐다. 실제 한 금융사는 AI 탐지를 통해 단일 공격 사이클에서 25만 달러(약 3억 6,000만 원) 이상 손실을 예방했다.

여기에 더해 익스피리언은 반독립적으로 작동할 수 있는 AI 에이전트에도 힘을 싣고 있다. 이들 에이전트는 모델 성능 저하를 감지해 시각화 환경에서 수정 제안을 하거나, 이상 징후가 감지되면 즉시 관련 부서에 알리는 기능을 수행한다. 린트너에 따르면 수백 개의 에이전트가 개발됐으며, 이 중 상위 20개가 실제로 가장 활발히 활용되고 있다.

예컨대 ‘모델 드리프트’ 감지 에이전트는 모델 성능 약화를 경고하고 수정 방안을 제안한다. 기존에는 수작업으로 모델을 새로 구축해야 했지만, 이제는 제안을 승인하거나 거절하는 것만으로 충분하다. 또한 AI는 서버에서 수만 건의 대출 신청이 폭주하는 비정상적 패턴을 감지하거나 타이핑 속도, 오타 발생 빈도 등 행동 생체인식 데이터까지 활용한다. 이는 실제 사람인지 봇인지 구분하는 데 결정적이다.

익스피리언은 이 외에도 '프랑켄슈타인 신원'이라 불리는 조작된 개인정보 조합을 탐지하기 위해 최신 AI 시스템을 도입했다. 서로 다른 출처에서 수집된 실재 정보 조각들을 결합해 만들어지는 이 허위 신원은, 기존 시스템으로는 쉽게 탐지되지 않았지만, AI의 도입으로 탐지 속도가 획기적으로 향상됐다.

규제 준수 부문에서도 AI는 활약하고 있다. 익스피리언은 금융기관들이 연방준비제도(Fed)가 요구하는 SR 11-7 문서라는 200페이지 이상 분량의 리스크 보고서를 보다 수월하게 준비할 수 있도록 특화된 대형 언어 모델(LLM)을 개발했다. 과거 수십 명의 데이터 사이언티스트가 수개월 작업해야 했던 업무가 이제는 모델 메타데이터 기반 자동 생성 기능 덕분에 하루 만에도 가능하다.

AI 도입의 기반에는 2만 3,000명에 달하는 직원들의 기술 학습과 적응이 있다. 익스피리언은 현재 약 1만 1,000명이 AI 도구를 '숙련자 수준'으로 활용하고 있으며, '러브 메트릭스(Love Metrics)'라는 지표를 통해 반복 사용률, 체류 시간, 자발적 도입률 등을 추적하고 있다.

소비자의 신용 향상부터 금융사의 리스크 평가 및 사기 방지까지, 익스피리언은 데이터를 활용한 신뢰성 있는 의사결정 인프라로의 전환을 AI 전략을 통해 실현하고 있다. 린트너는 “우리가 지향하는 것은 단순한 속도 경쟁이 아니라, 더 정확하고 공정한 금융 시스템 구축”이라고 강조했다.